（先加微信：duke-simon 拿项目手册，画像精准再做单-带图咨询）1、负责机械臂物体6D位姿（XYZ平移+RPY旋转）估计算法全流程研发、迭代与工程落地，输出高精度位姿结果支撑机械臂末端稳定抓取；解决工业场景散乱堆叠、反光、遮挡、弱纹理工件抓取难题。 2、负责3D视觉感知方案选型与落地：对接结构光、双目、RGB-D、激光3D相机；完成相机标定、眼在手上/眼在手外手眼标定、多传感器联合标定，打通视觉算法与机械臂运动控制数据接口。 3、研发和优化两类6D位姿算法体系： 传统几何方案：点云配准(ICP/NDT)、PnP+RANSAC、模板匹配、特征提取、坐标系转换、亚像素精度优化； 深度学习方案：Model-Based/Model-Free 6D姿态估计、FoundationPose、PoseCNN、SAM+6D位姿算法；适配CAD模型无标注工件快速落地。 4、针对工业现场痛点做算法优化：解决光照干扰、工件反光、堆叠遮挡、物料曲面/弱纹理、黑色吸光物料场景下的位姿漂移、识别失败问题；把控抓取精度：常规工件±0.5mm，高精度装配场景±0.1~0.2mm。 5、算法工程化落地：模型量化、CUDA推理加速、算法封装；部署至工控机/边缘GPU设备，保障亚秒级识别响应（≤500ms），支持产线7*24小时稳定批量运行。 6、对接机器人控制团队，完成视觉-机械臂联调，优化抓取路径、碰撞检测、抓取容错策略；输出算法设计文档、测试报告、落地部署手册。

（先加微信：duke-simon 拿项目手册，画像精准再做单-带图咨询）1.硕士及以上学历，计算机视觉、自动化、机器人工程、人工智能、应用数学相关专业；优秀本科有落地项目经验可放宽。 2.2年及以上工业机器人机械臂抓取6D位姿算法落地经验，有产线实际散乱抓取、料箱分拣项目实战经验优先。 3.扎实的三维视觉数学功底：精通线性代数、三维刚体变换、四元数、欧拉角、相机成像模型、2D/3D坐标系转换。 4.熟练掌握Python/C++；精通OpenCV、PCL点云库；熟悉5.PyTorch/TensorFlow主流深度学习框架。 6.熟悉主流3D工业相机运作原理。